Giới thiệu

Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng, việc đánh giá hiệu quả của các ứng dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) là rất quan trọng, đặc biệt trong các hệ thống kinh doanh thực tế. Bài viết này đề cập đến quy trình đánh giá chất lượng RAG, sử dụng công cụ RAGAs (Retrieval Augmented Generation Assessment) và LlamaIndex. Chúng ta sẽ khám phá các tiêu chí đánh giá, bao gồm Faithfulness, Answer Relevance, và Context Relevance, cùng với các phương pháp đánh giá khác.

Các Chỉ Số Đánh Giá Hệ Thống RAG

Khi triển khai một hệ thống RAG, có ba yếu tố chủ chốt: truy vấn đầu vào, ngữ cảnh được truy xuất, và phản hồi từ Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM). Để đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống RAG, chúng ta cần đo lường sự liên quan giữa ba yếu tố này.

1. Độ Trung Thực (Faithfulness)

Độ trung thực đo lường mức độ mà phản hồi của LLM dựa trên ngữ cảnh đã được truy xuất. Một câu trả lời có độ trung thực cao đảm bảo rằng thông tin được cung cấp chính xác và không gây nhầm lẫn. Để đánh giá yếu tố này, cần xác định các câu phát biểu từ câu trả lời và kiểm tra xem mỗi câu có thể được suy ra từ ngữ cảnh hay không.

2. Độ Phù Hợp Của Câu Trả Lời (Answer Relevance)

Tiêu chí này đo lường sự liên quan của câu trả lời so với truy vấn gốc. Một câu trả lời phù hợp không chỉ cung cấp thông tin mà còn phải trả lời đúng câu hỏi đặt ra. Sử dụng LLM, chúng ta có thể tạo ra nhiều câu hỏi tiềm năng từ câu trả lời và đo lường mức độ tương đồng của chúng.

3. Độ Liên Quan Của Ngữ Cảnh (Context Relevance)

Độ liên quan của ngữ cảnh đánh giá mức độ thông tin tìm thấy trong ngữ cảnh giúp trả lời truy vấn. Nếu thông tin trong ngữ cảnh không liên quan, câu trả lời cuối cùng cũng sẽ không chính xác. Chúng ta cần trích xuất các câu quan trọng từ ngữ cảnh và so sánh với tổng số câu để tính toán chỉ số này.

4. Độ Gọi Ngữ Cảnh (Context Recall)

Được sử dụng để đo lường mức độ tương ứng giữa bối cảnh truy xuất và câu trả lời đã được gán nhãn. Chỉ số này cho thấy độ chính xác của việc truy xuất ngữ cảnh liên quan.

5. Độ Chính Xác Ngữ Cảnh (Context Precision)

Chỉ số này đo lường mức độ chính xác của các ngữ cảnh được truy xuất, đảm bảo rằng thông tin chính xác được xếp hạng cao hơn.

Triển Khai Đánh Giá Hệ Thống RAG Bằng RAGAs và LlamaIndex

Để thực hiện đánh giá RAG, trước hết, cần cài đặt thư viện RAGAs thông qua pip install ragas. Quy trình bao gồm việc nhập các thư viện cần thiết, thiết lập biến môi trường cho API key, và tạo hệ thống truy vấn từ tài liệu.

Ví Dụ Triển Khai

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from ragas.metrics import (faithfulness, answer_relevancy, context_relevancy, context_recall, context_precision)
import os

# Thiết lập biến môi trường
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_KEY"
dir_path = "YOUR_DIR_PATH"

Tạo Tập Dữ Liệu Đánh Giá

Ghi lại một số câu hỏi và câu trả lời để tạo dữ liệu đầu vào cho quá trình đánh giá.

Lựa Chọn Các Metric và Đánh Giá

Cuối cùng, sử dụng các metric đã lựa chọn để thực hiện đánh giá và xuất kết quả ra file CSV, giúp hình dung rõ ràng về hiệu suất của hệ thống.

Kết Luận

Việc sử dụng RAGAs và LlamaIndex không chỉ giúp đánh giá hiệu quả của hệ thống RAG mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà mô hình LLM có thể cải thiện chất lượng phản hồi. Các kết quả từ quá trình đánh giá sẽ hỗ trợ trong việc cải thiện và tối ưu hóa hệ thống RAG trong tương lai, từ đó nâng cao giá trị và hiệu quả trong ứng dụng thực tiễn.
source: viblo